应用计算机视觉：物体检测与识别视频课程

从基础到高级技术的目标识别课程

在当今数字时代，计算机视觉和目标识别技术正在快速发展，应用领域广泛。无论是自动驾驶、安防监控，还是智能家居，目标识别都扮演着重要角色。本课程将带您深入了解目标识别的基础知识，以及先进的模型实现和评估，帮助您掌握这一前沿技术。

Created by Vahid Mirjalili, PhD,Taban Eslami

MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch

Genre: eLearning | Language: English | Duration: 44 Lectures ( 2h 14m )

课程内容概述

本课程内容涵盖图像识别的基本原理，包括图像分类、目标检测和图像分割（语义分割、实例分割和全景分割）。通过实践您将能够：

1. 掌握计算机视觉的基本理论和关键模型：深入理解各类计算机视觉模型的原理、功能及其应用，建立扎实的理论知识基础。

2. 熟悉PyTorch基础：学习如何构建卷积神经网络（CNN）模型，并创建自己的图像数据集，实现高级图像识别模型并在PyTorch中训练。

课程要求

• Python编程经验：需对Python编程语言有一定了解，因为PyTorch主要使用该语言。学生需熟悉基本的编程概念和结构。

• 基础机器学习概念理解：应具备机器学习的基本知识，包括模型的定义、训练方法，以及分类、回归、过拟合和欠拟合等基本概念。

• 深度学习入门知识：需了解神经网络的基本概念，包括其结构和训练方法。

课程大纲

1. 引言：首先介绍课程大纲和目标识别的概念，并设置必要的环境，以便于高效的实现。

2. 卷积神经网络（CNN）回顾：该部分将刷新您对CNN的理解，并介绍类似FiftyOne等重要工具，用于数据集管理，同时提供PyTorch的入门教程。

3. 图像分类：您将学习如何使用COCO-2017数据集构建和训练一个多分类图像分类器，关注猫、狗和马等类别。通过预训练的ResNet模型，演示迁移学习和超参数调整的过程。

4. 目标检测：我们将深入研究目标检测，使用两种流行的模型：Faster-RCNN和YOLOv8。您将准备数据集，训练这两个模型，并使用FiftyOne分析它们的性能，从而获得基于区域的检测和单次检测方法的实践经验。

5. 语义分割：在此部分，您将使用CamVid数据集理解语义分割的概念，即对图像中的每个像素分配类别。借助segmentation_models_pytorch库，训练和评估一个分割模型，以识别图像中的对象。

6. 实例分割：我们将介绍实例分割的概念，即区分同一对象类别的多个实例。您将为此构建和训练Mask-RCNN模型，使用COCO-2017数据集中的分割注释。

实践导向

整个课程强调动手实践，通过真实的数据集和模型评估，让您具备应对实际计算机视觉挑战的能力。到课程结束时，您将能够熟练实施和评估各种计算机视觉模型，对分类、检测和分割等不同任务的细微差别有深入的理解。

通过本课程的学习，您将为自己的职业发展打下坚实的基础，无论是在学术研究还是工业应用领域，您都将拥有应用这些技术的能力。让我们一起踏上这一激动人心的目标识别旅程吧！